Tabel IV.16 mengindikasi bahwa tidak ada observasi yang termasuk dalam kategori outliers sebab tidak memiliki nilai Mahalanobis Distance diatas 40,790.
Dengan demikian jumlah sampel yang akan digunakan tetap sebanyak 100 responden.
4. Asumsi Goodness-of-fit Model
Sebelum menginterpretasi hasil pengujian hipotesis, terlebih dahulu menganalisis goodness-of-fi model. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa model
yang dikonstruksi mempunyai kesesuaian yang baik dengan setting yang digunakan sebagai obyek amatan melalui data yang diperoleh. Hasil pengujiannya disajikan
dalam Tabel IV.17.
Tabel IV.17 Hasil
Goodness of Fit Model Struktural
Lux Lifebuoy
Indeks Nilai Kritis
Hasil Keterangan
Hasil Keterangan
1 Chi-Square c2
Diharapkan kecil 177,955
- 178,022
- 2
Probability level ≥ 0.05
0,003 Buruk
0,000 Buruk
3 CMINDF
≤ 2.0 ≤ 3.0 1,379
Baik 1,575
Baik 4
GFI ≥ 0.90
0,837 Marginal
0,836 Marginal
5 AGFI
≥ 0.90 0,784
Marginal 0,777
Marginal 6
RMSEA ≤ 0.08
0,062 Baik
0,076 Baik
7 CFI
≥ 0.90 0,885
Marginal 0,821
Marginal 8
TLI ≥ 0.90
0,864 Marginal
0,784 Marginal
9 NFI
≥ 0.90 0,693
Buruk 0,643
Buruk
Sumber: Data primer yang diolah. 2010
Pada tabel IV.17 dapat dilihat bahwa chi-square untuk produk lux dan lifebuoy adalah signifikan secara statistik pada level signifikansi 0,003 dan 0,000. Probabilitas
sebesar 0,003 dan 0,000 lebih kecil dari 0,05 hal ini merupakan indikasi yang buruk. Dengan demikian, terdapat perbedaan antara matrik kovarian sampel dengan matrik
kovarian populasi yang diamati. Nilai GFI untuk lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 0,837 dan 0,836 merupakan indikasi yang marginal. Nilai RMSEA untuk
model lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 0,062 dan 0,076 merupakan indikasi
yang baik. Sementara dari indeks incremental fit measures didapat nilai AGFI untuk model lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 0,784 dan 0,777 merupakan indikasi
yang marginal. Nilai TLI model lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 0,864 dan 0,784 merupakan indikasi yang marginal. Nilai CFI untuk model lux dan lifebuoy
masing-masing sebesar 0,885 dan 0,821 merupakan indikasi yang marginal. Nilai NFI untuk model lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 0,693 dan 0,643 merupakan
indikasi yang buruk. Sebagai tambahan dari indeks parsimony fit measures didapat nilai CMINdf untuk model lux dan lifebuoy masing-masing sebesar 1,379 dan 1,575
merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai kurang dari 2. Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit tersebut di atas mengindikasikan
bahwa model yang diajukan dalam penelitian ini belum dapat diterima. Karena model yang diajukan dalam penelitian ini belum dapat diterima maka peneliti
mempertimbangkan untuk melakukan modifikasi model untuk membentuk model alternatif yang mempunyai goodness of fit yang lebih baik.
Menurut Ferdinand 2002 salah satu tujuan modifikasi model adalah untuk mendapatkan kriteria goodness of fit dari model yang dapat diterima. Melalui nilai
modification indices dapat diketahui ada tidaknya kemungkinan modifikasi terhadap model yang dapat diusulkan. Modification indices yang akan menunjukkan hubungan-
hubungan yang perlu diestimasi yang sebelumnya tidak ada dalam model supaya terjadi penurunan pada nilai chi-square untuk mendapatkan model penelitian yang
lebih baik. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel IV.18 Modification Indices Model Lux
M.I. Par
Change Persepsi terhadap Sumber
Model -- Persepsi terhadap Iklan
5.839 .058
Persepsi Produk -- Persepsi terhadap Iklan
28.985 .132
Persepsi Produk --
Persepsi terhadap Sumber Model
13.887 .086
e17 --
Persepsi terhadap Sumber Model
5.499 .068
e17 -- Z1
4.522 .062
e12 -- Z1
4.231 -.054
e11 -- e12
7.307 -.099
e8 -- Persepsi Produk
7.503 .066
e9 -- e15
7.382 -.079
e4 -- Z1
6.269 .067
e1 -- Persepsi terhadap Iklan
4.508 .048
e1 -- e13
4.880 -.049
e1 -- e15
4.885 .054
e1 -- e8
6.025 .054
e2 -- Persepsi terhadap Iklan
4.544 .058
e3 -- Z2
5.923 .044
Sumber: Data primer yang diolah.2010
Tabel IV.19 Modification Indices Model Lifebuoy
M.I. Par
Change Persepsi terhadap Sumber
-- Persepsi terhadap Iklan 22.761
.178
